- •Ответы на экзаменационные вопросы по курсу ксе.
- •1. Естествознание – предмет и характеристика. Особенности курса ксе.
- •2. Наука – определение. Специфические черты.
- •3. Культура – определение и специфика. Виды культуры.
- •Критерии различения гуманитарного и естественно-научного знания
- •Взаимосвязь естественнонаучной и гуманитарной культур заключается в следующем:
- •4. Характеристика знаний в древнем мире (Вавилон, Египет, Китай).
- •5. Естествознание средневековья (мусульманский Восток, христианский Запад).
- •6. Наука Нового времени (н. Коперник, Дж. Бруно, г. Галилей, и. Ньютон и другие).
- •7. Классическое естествознание – характеристика.
- •8. Неклассическое естествознание – характеристика.
- •9. Стадии развития естествознания (синкретическая, аналитическая, синтетическая, интегрально-дифференциальная).
- •10. Древнегреческая натурфилософия (Аристотель, Демокрит, Пифагор и др.).
- •11. Научные методы. Эмпирический уровень (наблюдение, измерение, эксперимент) и теоретический уровень (абстрагирование, формализация, идеализация, индукция, дедукция).
- •12. Пространство и время (классическая механика и. Ньютона и теория относительности а. Эйнштейна).
- •13. Естественнонаучная картина мира: физическая картина мира (механическая, электромагнитная, современная – квантово-релятивистская).
- •14. Структурные уровни организации материи (микро-, макро- и мегамир).
- •15. Вещество и поле. Корпускулярно-волновой дуализм.
- •16. Элементарные частицы: классификация и характеристика.
- •17. Понятие взаимодействия. Концепция дальнодействия и близкодействия.
- •18. Характеристика основных видов взаимодействия (гравитационное, электромагнитное, сильное и слабое).
- •19. Основы квантовой механики: открытия м. Планка, н. Бора, э. Резерфорда, в. Паули, э. Шрёдингера и др.
- •20. Динамические и статистические законы. Принципы современной физики (симметрии, соответствия, дополнительности и соотношения неопределённостей, суперпозиции).
- •21. Космологические модели Вселенной (от геоцентризма, гелиоцентризма к модели Большого взрыва и расширяющейся Вселенной).
- •5. Модель Большого взрыва.
- •6. Модель расширяющейся Вселенной.
- •22. Внутреннее строение Земли. Геологическая шкала времени.
- •23. История развития концепций геосферных оболочек Земли. Экологические функции литосферы.
- •1) От элементного и молекулярного состава вещества;
- •2) От структуры молекул вещества;
- •3) От термодинамических и кинетических (наличие катализаторов и ингибиторов, воздействие материала стенок сосудов и т.Д.) условий, в которых вещество находится в процессе химической реакции;
- •4) От высоты химической организации вещества.
- •25. Основные законы химии. Химические процессы и реакционная способность веществ.
- •26. Биология в современном естествознании. Характеристика «образов» биологии (традиционная, физико-химическая, эволюционная).
- •1) Метод меченых атомов.
- •2) Методы рентгеноструктурного анализа и электронной микроскопии.
- •3) Методы фракционирования.
- •4) Методы прижизненного анализа.
- •5) Использование эвм.
- •27. Концепции происхождения жизни на Земле (креационизм, самопроизвольное (спонтанное) зарождение, теория стационарного состояния, теория панспермии и теория биохимической эволюции).
- •1. Креационизм.
- •2. Самопроизвольное (спонтанное) зарождение.
- •3. Теория стационарного состояния.
- •4. Теория панспермии.
- •5. Теория биохимической эволюции.
- •28. Признаки живых организмов. Характеристика форм жизни (вирусы, бактерии, грибы, растения и животные).
- •29. Структурные уровни организации живой материи.
- •30. Происхождение и этапы эволюции человека как биологического вида.
- •31. Клеточная организация живых систем (структура клетки).
- •1. Животная клетка:
- •2. Растительная клетка:
- •32. Химический состав клетки (элементарный, молекулярный – неорганические и органические вещества).
- •33. Биосфера – определение. Учение в. И. Вернадского о биосфере.
- •34. Понятие о живом веществе биосферы. Функции живого вещества в биосфере.
- •35. Ноосфера – определение и характеристика. Этапы и условия становления ноосферы.
- •36. Физиология человека. Характеристика физиологических систем человека (нервная, эндокринная, сердечно-сосудистая, дыхательная, выделительная и пищеварительная).
- •37. Концепция здоровья. Условия ортобиоза. Валеология – понятие.
- •38. Кибернетика (исходные понятия). Качественная характеристика информации.
- •39. Концепции самоорганизации: синергетика.
- •40. Искусственный разум: перспективы развития.
40. Искусственный разум: перспективы развития.
Искусственный интеллект:научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (например, представление знаний, обучение, обобщение и т.п.).
Интеллект— это способность решать интеллектуальные задачи путем приобретения, запоминания и целенаправленного преобразования знаний в процессе обучения на опыте и адаптации к разнообразным обстоятельствам.
Нахождение решения задач, относящихся к интеллектуальным, являются для человека вполне естественным. Подобного рода деятельность требует участия интеллекта человека.
Возникает вопрос: «Может ли машина мыслить? Может машина рассуждать, догадываться и делать выводы?»
Искусственный разум, конечно, на сегодняшний день еще не создан, но программы, решающие интеллектуальные задачи уже существуют.
То, что раньше казалось вершиной человеческого творчества - игра в шахматы, на сегодняшний день даже не относят к проблеме искусственного интеллекта. Человек в процессе игры в шахматы может выбрать победную комбинацию интуитивно, причем иногда довольно быстро, даже не рассматривая заведомо ведущих к выигрышу вариантов. Как и почему это происходит, неясно пока даже крупнейшим специалистам по изучению человеческого интеллекта, и тем более непонятно, сможет ли когда-нибудь искусственный разум действовать как человеческий? Решение этой задачи еще весьма далеко от завершения. Поэтому почти все шахматные программы, созданные к сегодняшнему дню, построены на основе распространенного принципа решения компьютерных задач: последовательного перебора возможных вариантов.
Область искусственного интеллекта, нашедшее наиболее широкое применение - нейронные сети.Основная их особенность - это способность к самообучению на конкретных примерах.
Целесообразно использовать нейронные методы в заданиях, где много входных данных, в задачах: с неполной или «зашумленной» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно.
Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого другого.
Перспективы развития.
Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта характеризуется развитием следующих четырех глобальных направлений.
1. Во-первых, это направление, которое в самом широком смысле можно определить как проблему представления знаний и работы с ними. Сюда относятся задачи создания специальных языков для представления знаний в вычислительных машинах; программных и аппаратных средств для манипулирования знаниями, с пополнением баз знаний, устранением в них противоречий; исследования в области создания специальных логик, позволяющих пополнять и обобщать сведения, хранимые в базе знаний (примеры - временная и пространственная логика, индуктивная логика для поиска закономерностей по набору конкретных примеров).
2. Второе глобальное направление, связанное с созданием и внедрением интеллектуальных систем, определяется как планирование целесообразного поведения. В рамках этого направления решается задача создания так называемого "интеллектуального интерфейса". Речь идет о создании комплекса средств, которые позволили бы в будущем ставить для машин задачи, не выходя за рамки профессионального языка, которым обычно пользуются специалисты в той или иной проблемной области. В такой постановке задача планирования включает в себя проблемы, связанные как с формированием целей и их перестройкой, так и с созданием стратегий для достижения этих целей на основе имеющейся в базе знаний информации.
3. Содержание третьего глобального направления составляет цикл исследований по созданию средств коммуникации, обеспечивающих общение человека и интеллектуальной системы на языке, максимально приближенном к обычному естественному языку. Здесь исследуются различные модели синтаксиса и семантики естественных языков, способы хранения знаний о языке в памяти искусственных интеллектуальных систем, проблемы анализа и синтеза текстов и способы построения специализированных лингвистических процессоров, осуществляющих перевод информации, содержащейся в поступающих в систему текстах ,в те внутренние представления, на которых строится работа других подсистем.
4. Четвертое глобальное направление исследований связано с изучением поведения интеллектуальных систем.Здесь исследуются проблемы восприятия зрительной, акустической информации и информации других видов, поступающей из внешней среды, изучаются методы ее обработки, формирования ответных реакций на воздействия среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения. В частности, достигнуты значительные успехи в области анализа трехмерных зрительных сцен, построения систем типа "глазрука" или в области формализации таких элементов поведения, как эмоционально окрашенные поступки.
Выводы:
1) Искусственный интеллект, как область научных исследований, должен развиваться по пути создания человеко-машинных систем.
2) Главной проблемой, требующей своего решения, является обеспечение общения человека с машиной на естественном языке. Решение этой проблемы зависит от координации усилий ученых многих специальностей.